Padronizando Preferências de IA: Abordando Preocupações com Direitos Autorais em Dados de Treinamento de IA

Para abordar as preocupações com direitos autorais decorrentes do uso de conteúdo da internet para treinamento de modelos de IA, o recém-formado Grupo de Trabalho de Preferências de IA (AIPREF) da IETF está trabalhando para padronizar blocos de construção para expressar preferências sobre como o conteúdo é coletado e processado. Atualmente, os fornecedores de IA usam uma variedade confusa de sinais não padronizados (como robots.txt) para orientar as decisões de rastreio e treinamento, levando à falta de confiança entre autores e editores de que suas preferências serão respeitadas. O AIPREF definirá um vocabulário comum para expressar as preferências de autores e editores, métodos para anexar esse vocabulário ao conteúdo da internet e um mecanismo padrão para conciliar múltiplas expressões de preferências. A primeira reunião do grupo de trabalho será realizada durante a IETF 122 em Bangkok.